package bst;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Stack;

/**
 * @program: play-structure
 * @author: baichen
 * 二分搜索树，需要有可比性(节点数据类型相同)，所以要继承Comparable，简化代码
 **/
public class BSTSimple<E extends Comparable<E>> {
    //声明对应的节点类型
    private class Node {
        public E e;
        public Node left, right;

        //构造函数，左右孩子初始化
        public Node(E e) {
            this.e = e;
            left = null;
            right = null;
        }
    }

    private Node root;      //根结点
    private int size;       //size 记录当前二叉树存储元素的数量

    public BSTSimple() {
        root = null;
        size = 0;
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    public boolean isEmpty() {    //二分搜索树为空
        return size == 0;
    }

    // 向二分搜索树中添加新的元素e
    public void add(E e) {
        root = add(root, e);
    }

    // 向以node为根的二分搜索树中插入元素e，递归算法
    //返回插入新节点后二分搜索树的根
    private Node add(Node node, E e) {    //传入参数 Node 与 e
        if (node == null) { //只要node 为null,则必须新插入节点
            size++;
            return new Node(e);
        }
        //递归调用，插入的e比Node节点中的e小，e插入左子树
        //注意这里递归的话，每一次传进来的值都会跟每一级父节点进行比较，所以还是会走上面判断node是否为空的那一步
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            // add方法会new一个节点，所以用node.left接收返回值，即使左子树为空也不会有问题
            node.left = add(node.left, e);
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = add(node.right, e);
        }
        return node;
    }

    // 看二分搜索树中是否包含元素e（新增代码）
    public boolean contains(E e) {
        return contains(root, e);
    }

    // 看以node为根的二分搜索树中是否包含元素e, 递归算法（新增代码）
    private boolean contains(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return false;
        }
        if (e.compareTo(node.e) == 0) {
            return true;
        } else if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            //去node左子树中查找
            return contains(node.left, e);
        } else {// (e.compareTo(node.e) > 0)
            return contains(node.right, e);
        }
    }

    // 二分搜索树的前序遍历
    public void preOrder() {
        preOrder(root);        //调用root的 preOrder
    }

    // 前序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法
    private void preOrder(Node node) {    //传入参数 node
        if (node == null)    //递归终止条件
            return;
        //等同于if(node!=null){//递归调用  }
        System.out.println(node.e);
        preOrder(node.left);    //递归调用node.left
        preOrder(node.right);    //递归调用node.right
    }

    // 二分搜索树的中序遍历
    public void inOrder() {
        inOrder(root);  //初始传入根节点
    }

    // 中序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法
    private void inOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        inOrder(node.left);//递归调用左子树
        System.out.println(node.e);    //输出每一级的父节点本身，其实就是一个遍历过程中的操作
        inOrder(node.right);//递归调用右子树
    }

    // 二分搜索树的后序遍历
    public void postOrder() {
        postOrder(root);
    }

    // 后序遍历以node为根的二分搜索树, 递归算法
    private void postOrder(Node node) {
        if (node == null)
            return;

        postOrder(node.left);//递归调用左子树
        postOrder(node.right);//递归调用右子树
        System.out.println(node.e);//调用根/父节点本身
    }

    // 通过栈实现二分搜索树的非递归前序遍历
    // 要注意栈是先进后出的，根据前序遍历的特性，先将右子树放入
    public void preOrderByStack() {
        if (root == null) {
            return;
        }
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            Node cur = stack.pop();   //cur 就是当前要访问的节点,后面访问其左右子树
            System.out.println(cur.e);
            if (cur.right != null) {   //访问右子树
                stack.push(cur.right);  //先调用右子树，先将右子树压入栈
            }
            if (cur.left != null) {
                stack.push(cur.left);    //后调用左子树，再将左子树压入栈
            }
        }
    }

    // 二分搜索树的层序遍历
    public void levelOrder() {
        if (root == null) {
            return;
        }
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(root);        //将根节点添加到队列
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node cur = queue.remove();    //队列出队的元素就是我们当前要访问的元素
            System.out.println(cur.e);
            if (cur.left != null) {
                queue.add(cur.left);
            }
            if (cur.right != null) {
                queue.add(cur.right);
            }
        }
    }

    // 寻找二分搜索树的最小元素,返回最小节点的值
    public E minimum() {
        if (size == 0)    //二叉树中没有元素
            throw new IllegalArgumentException("BST is empty");
        return minimum(root).e;
    }

    // 返回以node为根的二分搜索树的最小值所在的节点（新增代码）
    private Node minimum(Node node) {
        if (node.left == null) {   //根结点只有一个左子树
            return node;
        }
        return minimum(node.left);
    }

    // 寻找二分搜索树的最大元素
    public E maximum() {
        if (size == 0)
            throw new IllegalArgumentException("BST is empty");

        return maximum(root).e;
    }

    // 返回以node为根的二分搜索树的最大值所在的节点（新增代码）
    private Node maximum(Node node) {
        if (node.right == null)
            return node;

        return maximum(node.right);
    }

    // 从二分搜索树中删除最小值所在节点, 返回最小值
    public E removeMin() {
        E ret = minimum();
        root = removeMin(root);        //从root 开始尝试删除最小节点
        return ret;
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMin(Node node) {
        if (node.left == null) {    //node 没有左孩子的情况
            Node rightNode = node.right;    //保存当前节点的右子树
            node.right = null;      //将当前的node节点从二叉树中脱离关系
            size--;
            return rightNode;   //使右孩子成为新的节点
        }
        //node 有左孩子的情况，递归删除掉当前树的左子树对应的最小值
        //因为会返回删除节点后新的二分搜索树的根，所以要用node.left接收
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    // 从二分搜索树中删除最大值所在节点（新增代码）
    public E removeMax() {
        E ret = maximum();
        root = removeMax(root);
        return ret;
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最大节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMax(Node node) {

        if (node.right == null) {
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            size--;
            return leftNode;
        }

        node.right = removeMax(node.right);
        return node;
    }

    // 从二分搜索树中删除元素为e的节点
    public void remove(E e) {
        root = remove(root, e);
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中值为e的节点, 递归算法
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node remove(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        //先判断出待删除的元素e位于根结点的哪个位置
        //要删除的元素 e 要比 node这个根结点的值小的话
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            remove(node.left, e);       //到左子树中删除
            return node;                //等到下面删除的逻辑返回之后才会返回node
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = remove(node.right, e);    //到右子树中删除
            return node;
        } else {   // 即e.compareTo(node.e) == 0
            // 待删除节点左子树为空的情况
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;    //保存右子树内容
                node.right = null;    //将 右子树与二叉树断开关系
                size--;
                return rightNode;    //返回原来元素的右孩子【右子树的根节点】
            }
            // 待删除节点右子树为空的情况
            if (node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                size--;
                return leftNode;
            }
            // 待删除节点左右子树均不为空的情况
            // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            Node successor = minimum(node.right);    //要找到 node 节点的后继
            successor.right = removeMin(node.right);   //node节点为被删除的节点
            //从node.right中removeMin 掉其中的最小节点，根节点返回作为后继的右子树
            successor.left = node.left;        // successor 替代原来的 node 节点
            node.left = node.right = null;    //node 节点与二分搜索树脱离关系
            return successor;
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        //二叉树 根节点 root；深度为0；生成字符串res
        generateBSTString(root, 0, res);
        return res.toString();
    }

    // 生成以node为根节点，深度为depth的描述二叉树的字符串
    private void generateBSTString(Node node, int depth, StringBuilder res) {

        if (node == null) {
            res.append(generateDepthString(depth) + "null\n");
            return;
        }

        res.append(generateDepthString(depth) + node.e + "\n");//将当前节点信息放入springBuilder中
        generateBSTString(node.left, depth + 1, res);//访问左子树
        generateBSTString(node.right, depth + 1, res);//访问右子树
    }

    private String generateDepthString(int depth) {
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < depth; i++)
            res.append("--");
        return res.toString();
    }
}
